2025-02-25 | 全球首个混合推理模型Claude 3.7 Sonnet发布
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大家好,欢迎来到黑客新闻中文日报。在今天的节目中,我们将带你深入了解几个激动人心的科技新闻。首先,我们会探讨 Anthropic 如何通过其最新的 AI 模型 Cloud 3.7 3N 推进 AI 技术的边界,使其在解决复杂问题时表现出更加卓越的性能。

然后我们将讨论苹果公司宣布的在美国新增 2 万个工作岗位并投资 5000 亿美元以生产 AI 服务器的决定这一举措预示着对于 AI 技术未来的巨大投入接着我们还会触及英国通过的侦查权宪法如何影响苹果公司对英国用户 iCloud 加密服务的政策这一变化引发了全球范围内对数据安全和隐私保护的深度讨论跟着我们一起深入了解这些让科技界动容的故事

Anthropic 最近发布了其最新的人工智能模型,Cloud 3.7 Sanon,标志着当前前沿 AI 模型的一个重要进步。Cloud 3.7 Sanon 不但保持了快速反应的能力,同时还融入了深度思考模式,使得在处理数学、物理编码等复杂问题时表现出更加出色的性能。

除了这款引人注目的模型,Anthropic 还推出了一款名为 Cloud Code 的命令行工具,旨在直接通过终端让开发者能够委托 Cloud 完成大规模的工程任务。

这个工具已经在研究预览阶段展现出了它在测试驱动开发调试复杂问题以及大规模重构方面的重要价值评论区的网友对 Cloud 3.7 Sunit 的多模态能力和编码能力给予了高度评价认为 Anthropic 加倍投入到代码方面是一个明智的选择而对于真正的业务场景下的实际应用网友们也表示平衡智能化与实际完成任务的能力对于当前的开发工具来说已经成为一个甜蜜点

一个开发者发布了一款名为 Touchgrass 的应用,旨在帮助用户通过接触大自然来遏制无休止地刷手机的习惯。这款应用的灵感来源于开发者自己在疫情期间宅在家里时反思自己过多使用手机的情况。为了鼓励自己多出门,他还曾尝试通过 Instagram 记录在人行道裂缝中生长的小植物,逐渐变得更加积极主动。

这个概念一出,立即引起了网友的广泛讨论和共鸣。评论区有未加拿大网友表示,他们期待在 4 月份雪化后能重新开始使用这些应用程序。还有网友分享了自己为了增加户外活动量而开发的 iOS 应用 Geostrix,虽然该项目最后因为开发者费用问题而停止了。

同时有网友感叹,现在的应用市场上缺少了 10 到 15 年前那样有趣或异想天开的应用整体上,评论区的讨论体现出了大家对这个问题的关注和对这款应用创意的认可不少人表示愿意尝试,希望能在日常生活中减少对手机的依赖,提升生活质量苹果公司宣布,将在美国新增 2 万个工作岗位,投资 5000 亿美元用于生产 AI 服务器

这一决定可能主要受到苹果的 Private Cloud Compute PCC 架构驱动,而并非关税问题,因为如此巨额的投资不可能一夜之间决定。PCC 被认为是迄今为止在全球范围内部署的最安全的服务器平台,其安全性和隐私保护程度足以再不信任主机,例如苹果的情况下,将数据发送到服务器端进行处理。

苹果使用特制芯片中的 Secure Enclavage 为整个系统提供信任基础,通过独立安全审计员公开审计的二进制文件,从根本上保证了数据处理的安全性。为了避免数据中心的硬件被物理篡改,苹果在其安全白皮书中详细介绍了一个经过审计的硬件部署过程,以确保供应链的完整性。

评论区里的网友们提出了各种观点 有的人认为苹果这一决策可能是为了政治因素而有的人则看好苹果在服务器制造方面的自主能力 认为这将对美国经济产生积极影响一些人还指出 这可能意味着苹果未来的芯片生产将转移到美国总的来说 网友们对苹果的这一巨额投资计划反响不一 但都对苹果的未来发展充满了期待

人工智能 AI 设计的芯片让人类难以理解但是它们的性能比人类设计的任何芯片都要好

这项研究发现,借助深度学习,AI 能够在几小时内创造出高效的无线芯片,而这项工作如果交给人类完成,则可能需要数周才能完成。研究团队使用了一种名为逆向设计的方法,指定了期望的输出,让算法自主决定输入和参数,这种方法导致产生的结构看起来随机形状,甚至制造时也发现 AI 的作品性能超过了现有设计。

评论区有网友回顾遗忘的历史,指出 90 年代初,Adrian Thompson 就通过在 FPGA 硬件上应用进化算法,教会电路板识别不同频率的声音,展现出人工智能在芯片设计领域的潜力已经被探索多年。另有评论指出,将优化程序称为 AI 并不准确,而应该将 AI 视为优化器的产物,这引发了对 AI 定义和应用范围的讨论。

此外还有观点认为 人工智能设计的芯片虽然高效 但如果不能由人类充分理解 那么测试它们的正确性会存在挑战在美国所有 50 个州中 修复权利法案线已被引入 标志着一个巨大的里程碑这一进展得益于 IFIXIT 持续 11 年的努力 以及越来越多的倡导者 发明家 农民 学生和立法者的共同参与

如今,这场运动已经波及全国每一个角落,每个州的立法者都在要求获取维修所需的零件、工具和文档。今年单独就有 24 个州的修复权利立法处于活跃状态。

尽管目前只有 5 个州通过了电子产品修复权利立法但一名美国人中就有 5 人生活在通过了修复权利立法的州其余的州仍在努力重建修理竞争 I Fix It 长达 11 年的倡导表明了人们对于能够修复自己的物品的强烈需求评论区的网友普遍支持这一立法一些评论指出了制造商限制维修提高成本和制造浪费的行为而这些法案的引入可能会有异于减少这些问题

不过 也有评论指出网站存在问题 需要修复以支持立法工作 并强调有关信息提供不足和实际维修能力有限的问题总体上 社区对于 IFIXIT 的长期努力给予了高度评价 并对未来修复权利法案的进一步发展表示乐观微软取消了一些面向人工智能数据中心的租约 分析师表示 这可能表明公司长期内获取的 AI 计算能力超过了实际需求

根据 TD Cowen 的报告,微软在美国撤销了几个私营运营商的几百兆瓦容量租约,大致相当于撤销了两个数据中心的协议。此外,TD Cowen 提到,微软还减少了转换所谓的资质声明的行动,这类协议通常会转变为正式的租约。

此举引发了一系列评论 评论者提到 尽管微软年度资本开支增长了 45%并且正在为占据 AI 推理 Inference 市场的主导地位做准备 但此次取消租约并非行业全局性问题还有观点认为 微软通过调整资源分配优先满足数百万客户的 AI 推理需求而不是为 OpenAI 等实体提供大规模 AI 训练计算能力 这实际上是一个审慎的风险调整策略

此外 还有评论认为 这表明微软正在下注行业过剩建设将带来比自有更有吸引力的租赁条款近期 G-Hard 博客上发表了一篇介绍随机微积分的文章 吸引了众多读者的关注文章以易于接触的方式 深入浅出地讲解了随机微积分的基本概念和应用而不是直接跳入复杂的概率理论公式和定义

特别是作者强调了布朗运动的物理直觉和导出过程而避免了使用过多的技术性形式化定义如概率空间 策夺理论等目的在于让更广泛的读者群体能够感受到随机微积分是如何从物理世界中自然涌现进而激发人们深入探索这一主题的兴趣文章还探讨了随机微积分在各种领域如物理 金融和生物学中的应用证实了高阶数学在解释真实世界现象中的有效性与必要性

评论区里,读者分享了从基础到高级的数学知识资源,展示了随机微积分在模拟分子动力学、贝叶斯、MCMC 采样等领域中的实际应用,还有人讨论这项技术在量化金融和其他高级应用中的使用场景。

此外,有评论提到随机微积分的学习区限较陡,但也有人分享了他们如何通过游戏化的比赛来理解这一概念总的来说,评论区充满了对随机微积分深层次概念的讨论和应用领域的丰富展示,反映出读者群体对这一复杂主题既有深度又有广度的理解和兴趣

在博客文章中,作者分享了公开学习的好处,强调了如何通过写作来巩固和传递知识的重要性文章中提到,作者在学习新技术或理解新概念时,习惯于撰写总结性的帖子,旨在创作他开始学习时希望能找到的内容这不仅帮助他在内心深处理解了学到的东西,而且这样的帖子对其他人也极具价值

通过谷歌搜索控制台的数据,作者发现大多数非常著读者是通过搜索他所写的这类内容而来的,这表明读者在他的帖子中找到了他们所需要的信息。评论区的网友们也分享了类似的看法,他们认为写下自己的学习和解决问题的过程可以帮助他人,甚至未来的自己。

一位用户强调了当你发现某篇帖子时给作者留言的重要性,因为每一位 YT 名人背后都有成千上万的人在互联网上发布优质内容,却不知道这些内容是否被人看到或感激。另一位用户分享了他如何通过撰写关于困扰自己问题的博客帖子来自我帮助,并确保包含了自己尝试解决问题时所搜索的确切错误 CO 关键词。

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